以 OpenDots 2 为例,从 4 月预售到 7 月长尾,集中上市周期约 9 周。
一套母资产 → 8 平台 × 4 区域 × 多语言,人工裁切、改写、排期——规则明确,但极耗人力。
筛选 / brief / 审稿 / 催稿 / 结算 / 归因,对象数量巨大,流程靠表格和人工跟进。
天猫 / 京东 / 抖音 / 巨量 / Amazon / DTC 口径不同,身份 / SKU / 币种 / 归因窗口未统一。
顶级运动员 IP / 赛事权益 / 听力健康表达 / 跨国广告法,审核节点多且不可跳过。
品牌定位、创意方向、运动员合作——这些是人的判断。
但把一套母资产变成 100 个渠道版本、把 8,400 条 KOL 内容的筛选、审稿、归因跑通、把散落在 6 个平台的数据汇成一张表——这些是规则明确、重复度高、人做极慢的工作。
正好是 AI 工作流最适合切的环节。
不是机翻,按北美运动人群语境改写(如"骨传导"→"open-ear listening")
日本审美 + 敬语体系,乐天 / Amazon JP 规范
极限词("最""第一""绝对")自动拦截
天猫 / 抖音 / 小红书各自违禁词库不同,分别配置
听力 / 健康相关表述需合规审查,不可暗示疗效
全渠道卖点口径统一,价格信息实时同步
三重质检不是某条链路的专属步骤,而是母资产适配和 KOL 种草都会调用的共享能力。
内容(逐字稿 / 文案)vs 必提卖点清单,缺漏自动标红 + 输出修改建议。适用于渠道文案和 KOL 视频。
广告法极限词 / 平台违禁词 / 医疗听力表达限制,命中即拦截。词库按平台分别配置。
视频抽帧 → 检查产品露出 / 场景匹配 / 色调一致 / 无竞品出现 → 输出通过 / 不通过 + 原因。适用于 KOL 视频和品牌片复用。
新品上市前期看品牌指标,大促期看转化指标。ROI = 综合加权,不是简单收入 ÷ 成本
投流预算 = 达人费用(拍摄报酬)+ 加热费用(信息流追投),两笔独立核算